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云雾J视界
7 天前
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分布式AI框架选型困局：SintolRTOS vs Ray vs Horovod，性能压测全解析
2022年，某头部互联网大厂自动驾驶部门启动多智能体强化学习项目，目标训练100辆虚拟无人车的协同决策模型。团队基于TensorFlow 2.0与Horovod搭建分布式环境，投入32张A100 GPU。初期测试显示，单机8卡吞吐量为12,000样本/秒，但扩展至32卡时，吞吐量仅提升至18,000样本/秒，扩展效率低至37.5%。更致命的是，智能体间频繁出现决策时序错乱，导致训练策略崩溃。
镰刀韭菜
2 年前
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【分布式训练】基于Pytorch的分布式数据并行训练
加速神经网络训练的最简单方法是使用GPU，它在神经网络中常见的计算类型（矩阵乘法和加法）上提供了比CPU更大的加速。随着模型或数据集变得越来越大，一个GPU很快就会变得不足。例如，像BERT和GPT-2这样的大型语言模型是在数百个GPU上训练的。要执行多GPU训练，我们必须有一种方法在不同的GPU之间分割模型和数据，并协调训练。
我是有底线的